华侨大学经济发展与改革研究院,福建厦门361021
InstituteofEconomicDevelopmentandReform,HuaqiaoUniversity,Xiamen361021,Fujian,China
中图分类号:K901.3
文献标识码:A
收稿日期:2017-12-10
修回日期:2018-02-21
网络出版日期:2018-12-20
基金资助:国家社会科学基金项目（18CJL009）资助
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摘要
关键词：市场分割;时空格局;空间面板模型;中国省际
Abstract
Keywords：marketsegmentation;spatial-temporalpattern;spatialpanelmodel;interprovincialofChina
众多学者对中国市场分割现象及其造成的其他影响做了大量研究,且具有十分重要的理论与实践意义,但已有研究仍存在几点不足：第一,对市场分割的内涵的理解也必须与时俱进,本文认为,基于互联网的电商市场迅速发展、新型城镇化背景下市场经济水平不断提高以及城市群经济趋势愈发明显等有目共睹的事实,其内涵不仅包括商品市场价格的分割,还包括互联网发展水平、经济的市场化程度以及城市群经济等方面,形成对市场分割更顺应时事和较为全面的理解。第二,大多数学者对中国市场分割进行测度,很少从地理学视角来分析其空间格局及演化过程,市场分割的区域差异及演进分析对中国市场一体化进程采取不同措施具有实践指导意义。本文基于已有研究,分析新世纪以来中国省级市场分割的空间格局及影响因素,从商品市场分割、互联网发展、经济市场化程度以及城市群经济4个方面综合测度中国各省的市场分割程度,基于空间分析法揭示中国省级市场分割的空间格局及演化规律,进而构建空间面板模型分析影响市场分割的因素,为中国市场一体化进程提供更科学的理论依据。
关于市场分割水平的测度,已有文献大多采用价格指数法、生产法等单一指数算法。因此,本文基于对市场分割内涵的理解,在已有文献的基础上从商品市场分割、互联网发展水平、经济市场化程度以及城市群经济等4个方面,采用熵值法测算省际市场分割程度,以得到更全面和准确的市场分割综合水平。
1.1.1商品市场分割
1.1.2互联网发展水平
1.1.3经济市场化程度
1.1.4城市群经济
1.2.2空间面板数据模型
1）空间面板滞后模型（SPLM）。它主要探讨被解释变量在一个地区是否受其周边地区被解释变量的影响：
2）空间面板杜宾模型（SPDM）。如果一个地区的被解释变量不仅受周边地区的被解释变量的影响,而且还受其周边地区解释变量的影响,则称其为空间杜宾模型（SDM）,公式如下：
Fig.1Themarketsegmentationevolutionofcountryandthreemajorregionalfrom2001to2015
图2中国省级市场分割程度的空间格局及演变
Fig.2SpatialpatternandevolutionofprovincialmarketsegmentationinChina
从图中可以看出,2001年市场分割程度在较高以上的地区仅包括内蒙古、甘肃、贵州、新疆、青海、宁夏、陕西。山西、海南、湖南、广西和云南等省份,这些省份大多位于中西部地区,而市场分割较低的省份大多位于东部沿海地区;至2005年,市场分割程度较高地区增加了重庆和江西,而宁夏则从较高程度降为中等程度,中等市场分割程度主要分布于中部地区,从辽宁到广东的东部沿海地区大部分仍为较低市场分割度,其中北京和上海为最低市场分割度;至2010年,高市场分割度只有甘肃和新疆,较高程度主要包括北方的内蒙古、青海、山西、陕西和南方的江西、湖南、广西、贵州、云南和海南等地,其他等级的市场分割程度与2005年基本一致;至2015年,较高以上市场分割程度仍保持长江所在省份以南和以北的大部分地区,与2010年相比,高市场分割程度地区增加了内蒙古、青海、贵州和云南,而中等市场分割度增加了沿海地区的山东,北京、上海和广东为低市场分割度。
总体来看,近十几年中国省级的市场分割程度主要呈现2个特点：第一,市场分割程度较高的地区呈现西高东低的趋势,西部地区的市场分割程度明显高于东部和中部地区;第二,市场分割程度总体呈现出明显的区域集聚态势,从市场分割综合指数的空间格局来看,市场分割程度较高的省份主要分布在长江所在省份以南和以北地区,中部地区大多为中等市场分割程度,而低市场分割度则主要分布于东部沿海地区。
表1中国省级市场分割程度的Moran’sI及相应的P值
Table1TheMoran'sIofmarketsegmentationandtheP-valueinprovincialmarketofChina
表2LM检验与Hausman检验及相应概率值
Table2ThetestofLMandHausmanandtheP-vaule
表3空间回归模型结果
Table3Estimationresultsofspatialregressionmodel
注：圆括号（）中的数据为相应估计量的t统计量;***、**、*分别表示在1%,5%与10%的显著性水平下显著;Log-L为对数似然值。
城镇化进程的估计系数均为负值,分别为-0.5216和-0.3407,且均通过了1%显著性水平检验,说明城镇化进程对区域的市场分割具有一定的阻碍作用。以人口非农化为主要表现的城镇化进程在中国改革开放以来取得了巨大成就,城镇化的快速发展是伴随着一个地区对外来农村人口包容能力不断提高而进行的,目前中国经济较为发达地区的外来人口比重不断升高,城镇化进程明显弱化了地区的市场分割。城镇化进程的空间滞后项同样显著为负值,说明周边地区的城镇化在一定程度上可以阻碍本地区的市场分割。
财政支出情况的估计系数同样显著为负值,分别为-0.0884和-0.1806,说明地方政府财政支出在一定程度上也阻碍了地区的市场分割。地方政府在维持自身正常运转的同时,需要为社会提供有效的公共服务,而财政支出的项目多用于通信、交通、教育和医疗等公共基础设施方面,地区公共服务水平不断提高,增强了地区对外来人口的吸引力,进而弱化了地区的市场分割。财政支出情况的空间滞后项显著为正值（0.4085）,说明周边地区的地方财政支出会促进本地区的市场分割,这是由于周边地区的财政支出越高会增强政府间的竞争,进而导致更严重的市场分割。
对外贸易的估计系数均为负值,分别为-0.1166和-0.0836,且通过了1%显著性检验,表明地区的对外贸易同样阻碍了地区市场分割。伴随着中国对外贸易不断发展,特别是加入WTO以来,外资企业的加入在一定程度上增强了企业间竞争,相对落后的低效率产业会因此被淘汰,进而削弱了区域间的市场分割。对外贸易的空间滞后项显著为负值（-0.1108）,说明周边地区的对外贸易会明显有利于消除本地区的市场分割程度,这是由于对外贸易具有一定的溢出效应,外企在对一个地区投资时会对周边地区产生正向促进作用,即增加周边地区的外商投资,进而缩小了周边地区的市场分割程度。
Theauthorshavedeclaredthatnocompetinginterestsexist.
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